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# 實體簡介
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如果資料可用，Amazon SageMaker AI 會自動為 SageMaker AI 工作、模型、模型套件和端點建立追蹤實體。針對基本工作流程，假設您使用資料集訓練模型。SageMaker AI 會自動產生具有三個實體的歷程圖：
+ **資料集**：一種成品類型，它是代表 URI 可定址物件或資料的實體。成品通常是試驗元件或動作的輸入或輸出。
+ **訓練任務**：一種試驗元件類型，代表處理、訓練和轉換任務的實體。
+ **型號**：另一種類型的成品。如同**資料集**成品，**模型**是一個 URI 可定址物件。在這種情況下，其是**訓練任務**試驗元件的輸出。

如果您在工作流程中新增其他步驟 (例如資料預先處理或後處理) 若您在許多其他可能性中將模型部署到端點，或將模型套件含在模型套件中，則模型譜系圖會快速擴展。如需 SageMaker AI 實體的完整清單，請參閱 [Amazon SageMaker 機器學習 (ML) 歷程追蹤](lineage-tracking.md)。

## 實體屬性
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圖形中的每個節點都會顯示實體類型，但您可以選擇實體類型右側的垂直省略號，以查看與工作流程相關的特定詳細資訊。在先前的準系統譜系圖中，您可以選擇 **DataSet** 旁邊的垂直省略號，以查看以下屬性的特定數值 (常見於所有成品實體)：
+ **名稱**：資料集的名稱。
+ **來源 URI**：您資料集的 Amazon S3 位置。

對於 `TrainingJob` 實體，您可以看到以下屬性的特定值 (常用於所有 `TrialComponent` 實體)：
+ **名稱**：訓練任務的名稱。
+ **工作 ARN**：訓練工作的 Amazon Resource Name (ARN)。

對於**模型**實體，您會看到與 **DataSet** 列出的屬性相同，因為它們都是成品實體。如需實體及其關聯屬性的清單，請參閱[歷程追蹤實體](lineage-tracking-entities.md)。

## 實體查詢
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Amazon SageMaker AI 會在您使用歷程實體時自動產生歷程實體的圖形。不過，如果您正在執行實驗的許多反覆運算，但不想檢視每個譜系圖， AWS 開發套件可協助您跨所有工作流程執行查詢。例如，您可以針對使用端點的所有處理任務查詢歷程實體。或者，您可以查看使用成品的所有下游追蹤。如需您可執行之所有查詢清單，請參閱[查詢歷程實體](querying-lineage-entities.md)。